Numpy 索引参数与整数数组排序，同时保留排序顺序

Question

我有一个数组

x

和arg排序的结果

i

。我需要根据

x

对

y

（和

i

，这里不相关）进行数百次排序。因此，不可能对数据进行两次排序，一切都需要通过初始排序来实现

i

。 如果我采用

x[i]

，它会按预期返回排序后的

x

。但是，我现在只想通过

x

使用

n

的某些行。因此

x[n]

按预期返回

x

的值。 我的问题是我需要通过

x[n]

对这些

i

进行排序（并且必须对

y[n]

做同样的事情。

# Example data
x = np.array([14, 15,  9,  6, 19, 18,  4, 11, 10,  0])
i = np.argsort(x)
n = np.array([2, 5, 7, 8])

#x[n] -> array([ 9, 18, 11, 10])

所需输出：

index_sort(x, n, i) = array([ 9, 10, 11, 18])

一些简单（失败）的尝试：

x[n][i]

-> 索引错误，因为 x 现在太小了。

x[i[n]] -> array([ 6, 11, 15, 18])

，已排序，但包含错误数据

x[i][n]

-> 相同

Answer 1

尝试仅根据

x[n]

对

i

进行排序不会更有效。

i

为您提供最终数组以及

x

中的位置，从中获取值以进行排序。

这意味着您无法使用

i

索引

n

。

我真的想根据

x[n]

对

i

进行排序，您需要确定与

i

匹配的

n

的位置，然后据此重新排序：

out = x[n][np.argsort(i[np.isin(i, n)])]
# array([ 9, 10, 11, 18])

效率最高的就是最有可能排序的

x[n]

:

out = np.sort(x[n])

或者，要重复该过程，首先索引，然后

argsort

，您可以重复使用

i

：

i = np.argsort(x[n])
# array([0, 3, 2, 1])

out = x[n][i]
# array([ 9, 10, 11, 18])